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Oggetto:
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Esperimentazioni I B

Oggetto:

Physics Laboratory I B

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
FIS0108
Docenti
Dr. Marco Monteno (Titolare del corso)
Prof. Marina Serio (Titolare del corso)
Prof. Stefano Camera (Titolare del corso)
Prof. Francesca De Mori (Titolare del corso)
Dr. Antonio Amoroso (Assistente)
Corso di studio
008703 Laurea in Fisica
Anno
1° anno
Periodo
Annuale
Tipologia
B=Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD attività didattica
FIS/01 - fisica sperimentale
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Orale
Prerequisiti
Non vi sono prerequisiti specifici differenti da quelli richiesti per l'accesso al corso di laurea. Tuttavia sono utili le conoscenze di base acquisite in insegnamenti che si svolgono in parallelo nei due semestri del I anno: calcolo differenziale e integrale (Analisi I e II), operazioni sulle matrici (Geometria e Algebra Lineare I), elementi di programmazione in Python (Tecniche Informatiche per la Fisica) ed elementi di meccanica e termodinamica (Fisica I).

The course is developed in parallel to Physics I, whose topics are important for the understanding of the laboratory activities.
It is useful to have assimilated the techniques on how to use the software Python presented during the course of the First Lessons Period; in addition, it can be useful to know how to use the mathematical tools presented during the mathematical courses of the First and Second Semesters.
Propedeutico a
tutti gli insegnamenti del corso di studi in Fisica che prevedono attività di laboratorio.
The course is preparatory to all the following laboratory courses.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

In coerenza con gli obiettivi formativi qualificanti del corso di laurea in Fisica, questo insegnamento si propone di far raggiungere a studentesse e studenti i seguenti obiettivi:

  • comprendere il carattere sperimentale della Fisica e della sua metodologia;
  • saper valutare gli errori di misura in misure dirette e indirette;
  • saper utilizzare i metodi statistici per il trattamento dei dati sperimentali e per la verifica empirica di un modello teorico e della dipendenza funzionale tra due osservabili fisiche;
  • sviluppare competenze trasversali (autonomia di giudizio e capacità di comunicazione) utili ad applicare tali conoscenze e capacità in contesti e per scopi diversi.

Understanding of the experimental nature of Physics and its methodology. Learning of the methods to deal with the experimental data, experimental errors analysis for direct and indirect measurements, and empirical test of the functional dependence between two physical observables.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Al termine di questo insegnamento studentesse e studenti dovranno:  

Conoscenza e comprensione

  • conoscere il concetto di incertezza di misura di una grandezza fisica e la differenza tra errori casuali e sistematici;
  • conoscere i fondamenti del calcolo delle probabilità e le proprietà delle principali distribuzioni di probabilità, continue e discrete;
  • conoscere i concetti di base della statistica applicata all’analisi dei dati sperimentali in Fisica;
  • aver acquisito pratica con il funzionamento di alcuni strumenti di misura per realizzare semplici esperimenti di meccanica e termodinamica.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

  • essere in grado di effettuare semplici misure di grandezze fisiche e di stimarne le incertezze;
  • saper organizzare la raccolta e la selezione dei dati sperimentali ed eseguire un’analisi statistica per valutarne la compatibilità con un modello teorico;
  • saper utilizzare il calcolatore per analizzare i dati sperimentali;
  • saper affrontare e risolvere problemi in situazioni nuove;
  • saper presentare in maniera efficace i risultati ottenuti in un esperimento;
  • saper collaborare con altri in attività di gruppo;

Autonomia di giudizio

  • possedere senso critico e autonomia di giudizio in riferimento alla valutazione dell'esito di una misura e all'interpretazione dei dati sperimentali;

Abilità comunicative

  • aver sviluppato la capacità di sintesi e di organizzazione della conoscenza;
  • aver acquisito competenze per la comunicazione scientifica nella forma scritta e orale, in lingua italiana;
  • saper padroneggiare strumenti informatici di grafica, video-scrittura e video-presentazione;

Capacità di apprendimento

  • aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione.

Knowledge and understanding

The course, reconsidering basic physical topics to present later the experimental test, let the student enhance his knowledge of the principles of Classical Physics (Mechanics, Thermodinamics, Fluids, Waves).

The students have to learn the working principles of the laboratory instruments tipically used in phisical measurements and the basic statistical methods for the analysis of the experimental data.

Furthermore the need to analyse the experiemental data and to edit a lab report enhances the computational and computer skills.

Applying knowledge and understanding

First of all lab activity requires the skill to take measurements in the laboratory and the skill to interpret the experimental data by a correct statistical analysis.

Lab activity especially allows to learn how to deal with problems in new contexts and to get to know new problems identifying their essential principles; it allows in addition to plan experimental studies and to analyse the results. The course, reconsidering topics of basic Physics to present later their experimental test, allows to better understand the scientific method. Furthermore the need to analyse the experimental data strengthen the computational and computer skills of the student.

The students also develop the skill to organize their personal task and team working skills, even assuming organizational responsibilities.

The necessity to write the report of the activity which has been done, discussing the achieved results, develops the capability to argue and to clearly summarize the conclusions, both in written and oral form.

Lab activity, done in group as well and characterized by the need to conform to the experimental issues, develops a flexible attitude, able to deal with issues always a bit different, which facilitates the inclusion in the job role

Making judgment

Acquisition of aware judgment autonomy concerning evaluation and interpretation of experimental data in order to achieve strategic choices in unkonw situations.

Communication skills

Acquisition of oral and written scientific communication skills and expertise, in italian, as well as the ability to use graphical and formal languages.

Learning skills

Acquisition of autonomous learning capacity and self-assessment of its preparation.

upload_Nikon-related-disruptions-because-of-the-coronavirus-COVID-19.png Alternative teaching: The expected learning outcomes are unchanged.

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Programma

L'insegnamento è suddiviso in due moduli didattici che si svolgono nei due semestri:

I modulo (nel I semestre):
Il metodo sperimentale. Elementi di metrologia. Sistemi di unità di misura e analisi dimensionale. Misure dirette e indirette. Caratteristiche degli strumenti di misura. Sensibilità e risoluzione di strumenti analogici e digitali. Scrittura dei risultati di una misura: cifre significative e arrotondamenti. Incertezza relativa e percentuale. Confronto tra misure: concetto di discrepanza.
Errori e incertezze di misura. Errori sistematici ed errori casuali. Accuratezza e precisione di una misura. Valutazione dell’incertezza nel caso di misure ripetute a bassa o alta sensibilità. Introduzione alla statistica descrittiva: media, moda e mediana; quartili e percentili; deviazione standard e deviazione standard della media per una popolazione e un campione. Combinazione di più misure con diversa incertezza: la media pesata. Distribuzioni di frequenza assoluta, relativa e densità di frequenza: costruzione di istogrammi a partire da un campione di dati. Calcolo della media e delle deviazioni standard per dati raggruppati in istogrammi.
Distribuzione limite di una distribuzione di dati sperimentali. Prime proprietà della distribuzione normale: cenni sul significato probabilistico della deviazione standard e criterio dei 3 sigma per il rigetto di dati.
Elementi di calcolo delle probabilità e di calcolo combinatorio. Variabili casuali discrete e continue. Valore atteso, varianza e deviazione standard di una variabile casuale. Esempi di calcoli di valore atteso e varianza per alcune variabili discrete (lanci di dadi e monete) e continue (distribuzione uniforme e distribuzione normale). Approfondimenti matematici sulle proprietà della distribuzione normale.
Elementi di statistica: la teoria dei campioni e il Teorema del Limite Centrale. Proprietà della media campionaria. Stime intervallari. Intervalli di confidenza per la media di un campione di dati. Introduzione ai test d’ipotesi. Il test normale (test Z), o test d’ipotesi sulla media per verificare la compatibilità statistica tra un valore medio stimato sperimentalmente e un valore attendibile, oppure tra due misure sperimentali.
Test del χ2 (di Pearson) per la verifica dell'adattamento di una distribuzione di dati a una distribuzione di probabilità. Approfondimenti sulle distribuzioni discrete: distribuzione binomiale e distribuzione di Poisson. Limiti in cui vale l’approssimazione con una distribuzione normale. Uso della distribuzione di Poisson come modello teorico per descrivere i conteggi dei decadimenti di un campione radioattivo. Definizione di rateo e valutazione della sua incertezza statistica. Sottrazione del fondo di radiazione naturale.

II modulo (nel II semestre):
Test di Student per la verifica della compatibilità tra un valore sperimentale e un valore attendibile (o fra misure sperimentali diverse) nel caso di campioni piccoli. Cenni all'analisi della varianza.

Propagazione degli errori in misure indirette, con applicazioni alle relazioni utilizzate in laboratorio.
Correlazione fra grandezze fisiche e verifica dell’esistenza di una dipendenza funzionale: metodo dei minimi quadrati e test del Chi-quadro. Coefficiente di correlazione lineare e suo utilizzo. 

Stime basate sul principio di massima verosimiglianza. Distribuzioni derivate. 

Richiami di fisica su argomenti di meccanica, dinamica dei fluidi e termodinamica, in riferimento alle esercitazioni pratiche svolte in laboratorio nel II semestre.

Classroom lectures (*)

The experimental method: comparison theory-experiment. Systematic and random errors. Evaluation of random error in the single measurement case. Stochastic variables,  Variabili stocastiche, repetitions of measurements and empirical average value. Evaluation of error for few and several measurements cases; gaussian distribution and its properties, distribution of the empirical average value variable. Statistical meaning of the error; significant figures. Comparison test bewteen experimental value and expected value and compatibility test between experimental measurements different in the case of small and big cross-section. Correlation between physical quantities and test of the existence of a functional dependence: method of least squares and chi-squared test. Student test. Derivative distributions. Linear Correlation Coefficient and its use. Brief explanation about variance Analysis.

Revision of some physics concepts (about mechanics, fluids and thermodynamics), related to the experiments to be performed in laboratory classes.

Laboratory classes (*)

Measurements of physical quantities and fulfillment of experiments about Classical Physics with further discussion over the achieved data.

Numerical exercises of data analysis in computer classroom (*)

I semester: the data collected from the two experiments performed during the laboratory classes are analyzed with statistical tools implemented on a computer with Python notebooks.

II semester: tutoring sessions in computer classroom to analyze the data collected in the experiments performed in the II semester.

upload_Nikon-related-disruptions-because-of-the-coronavirus-COVID-19.pngAlternative teaching: see above (in italian)

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento è suddiviso in due moduli didattici.

Il I modulo, erogato nel I semestre da novembre a gennaio, prevede:
- 30 ore di lezioni frontali in cui vengono introdotti l'analisi delle incertezze di misura e gli elementi di teoria della probabilità e di statistica necessari per il trattamento e l'interpretazione critica dei dati sperimentali;
- 3 ore di attività pratiche ("laboratorio virtuale") durante le quali ciascuno studente esegue individualmente una prima esperienza in modalità "a distanza" (*). Tale esperienza consiste nel misurare più volte il periodo di un pendolo (osservato su un video registrato dai docenti) con il cronometro del proprio smartphone. Una seconda esperienza, che consiste nella misura dei conteggi registrati da un contatore Geiger (dovuti ai decadimenti di una sorgente radioattiva di bassa attività e al fondo di radiazione naturale), viene invece eseguita in aula dai docenti durante una delle ultime lezioni frontali del primo modulo. I dati raccolti sono poi suddivisi tra gli studenti in campioni messi a disposizione per le analisi successive;
- 7 ore (ripartite in tre sessioni) di esercitazioni numeriche in aula informatica, durante le quali vengono eseguite analisi statistiche dei dati raccolti nelle prime due esperienze. Tali analisi sono effettuate su calcolatore utilizzando dei notebook Jupyter (in Python). Ognuna delle tre esercitazioni si svolge in una sola giornata, dividendo studentesse e studenti in due turni e distribuendoli nelle due aule informatiche (aule F e G) del piano seminterrato del dipartimento di Fisica. Le tabelle dei turni vengono stilate dai docenti nei giorni immediatamente precedenti all'esercitazione e comunicate tramite e-mail.

(*) L'accesso degli studenti ai locali del laboratorio al I piano interrato del dipartimento di Fisica viene consentito solo a partire dal secondo semestre, dopo il corso (obbligatorio per legge) sulla sicurezza nei luoghi di lavoro, che si svolge tra dicembre e gennaio.

Il II modulo, erogato nel secondo semestre, prevede invece delle sessioni pratiche in cui piccoli gruppi di studenti effettuano in laboratorio varie esperienze su argomenti di meccanica, fluidi e termodinamica. L'analisi dei dati viene svolta in aula informatica con l'assistenza del docente o dei tutori che lo assistono. Nelle lezioni frontali vengono forniti alcuni richiami di fisica connessi con le esperienze da svolgere in laboratorio, e inoltre vengono approfonditi i concetti di calcolo delle probabilità e di statistica introdotti nel I semestre, necessari per l’analisi dei dati sperimentali.

Tutte le lezioni e le esercitazioni si svolgono in presenza: vengono messe a disposizione le registrazioni delle lezioni degli scorsi A.A.

upload_Nikon-related-disruptions-because-of-the-coronavirus-COVID-19.png L'erogazione, nel caso di emergenza sanitaria,  in modalità telematica su Webex segue le disposizioni dell'Ateneo

Frequenza: è fortemente consigliata per le lezioni frontali e obbligatoria solamente per le esercitazioni numeriche e quelle in laboratorio (con particolari accorgimenti per permettere la frequenza agli studenti lavoratori, da concordare con i docenti).

Tutto il materiale didattico è messo a disposizione degli studenti sulla piattaforma Moodle dell'insegnamento, e viene regolarmente aggiornato con il procedere dell'insegnamento.

La comunicazione diretta tra studenti e docenti al di fuori delle ore di lezione avviene mediante email e richiede la previa registrazione sulla pagina Campusnet dell'insegnamento (si veda la sezione "Attività di supporto").

The Experiment I course is divided into two didactic modules.

Module I, delivered in the first semester, provides lectures in which the analysis of measurement uncertainties and the statistical elements necessary for the treatment of experimental data are introduced. The program involves the execution in the laboratory of two experiments (the measurement of the period of a pendulum and the measurement of the counts of a radioactive source with a Geiger counter), and three exercises in the computer room, during which statistical analyses (guided by teachers) are performed on the collected data. These analyses are carried out on a computer using spreadsheets (Python notebooks).

Module II, delivered in the second semester, provides practical laboratory sessions in which small groups of students carry out various experiences on topics of mechanics, fluids, and thermodynamics. The analysis of the data is carried out in the computer room with the assistance of the teacher or the tutor. In the lectures, some physics references are provided (connected with the experiments to be carried out in the laboratory), and in addition, the concepts of probability calculation and statistics necessary for the analysis of experimental data are deepened.

Attendance: strongly recommended for lessons and mandatory for laboratories (with special arrangements to allow attendance to working students).

upload_Nikon-related-disruptions-because-of-the-coronavirus-COVID-19.pngAlternative teaching: In case of permanence of the health emergency due to COVID-19, the course may be partially delivered in remote mode. The course will be organized in theoretical lessons (asynchronous), activities to be carried out online on the Moodle platform; exercises, analysis tutorials, and periodic interviews with students (synchronous), using the Webex platform.

The laboratory exercises will be carried out in the presence, with the possibility of remote connection for students in a fragile condition or unable to move.

All teaching materials will be made available to students on the Moodle platform of the course.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L’apprendimento viene verificato progressivamente mediante l'assegnazione di compiti che vengono via via corretti: questionari di autovalutazione, fogli di calcolo (notebook Jupyter) di analisi dati, relazioni sulle esperienze svolte e sulle analisi statistiche dei dati sperimentali.

Ai fini della valutazione, ogni studente/essa deve consegnare i seguenti elaborati:

(I modulo): un notebook Jupyter da compilare individualmente e da consegnare al termine di ogni esercitazione di analisi dati (in totale tre notebook); due relazioni sulle esperienze svolte nel I semestre, che verranno via via corrette e restituite.

(II modulo): due relazioni individuali sulle esperienze svolte nel II semestre, che vengono via via corrette e restituite. La seconda di queste relazioni viene presentata all'esame orale.

La consegna dei lavori entro i termini stabiliti (comunicati dai docenti) è vincolante per poter accedere dal I al II modulo, e infine per sostenere l’esame finale nella sessione estiva.

La valutazione dei lavori consegnati tiene conto, come succede anche per la prova orale, di vari parametri: la capacità di organizzare la conoscenza in forma sintetica e ben articolata, la capacità di ragionamento critico, la qualità dell’esposizione e la competenza nell’impiego del linguaggio specialistico.   

L'esame finale, che copre il programma di entrambi i moduli, consiste in una prova orale che si svolge durante la sessione estiva oppure in quella invernale. Le date degli appelli (in giugno, luglio, settembre, gennaio e febbraio) verranno comunicate durante il secondo semestre. Ogni appello viene suddiviso in sessioni giornaliere, con una calendarizzazione stabilita in accordo con gli studenti iscritti all’appello.

La prova orale, divisa in tre parti, verte in un colloquio con ciascuno dei tre docenti titolari dell’insegnamento. L'apprendimento complessivo viene verificato attraverso la discussione delle relazioni redatte durante i due moduli del corso, la verifica della conoscenza della fisica delle esperienze eseguite e dei metodi statistici di analisi dati presentati durante le lezioni in aula.

In caso di superamento dell’esame, viene assegnato un voto (in trentesimi) costruito facendo una media approssimativa dei voti riportati nei tre colloqui con ciascun docente, e tenendo conto anche della valutazione dei lavori consegnati durante l’anno accademico.

Di norma gli esami orali si svolgono in presenza, nei locali del Dipartimento di Fisica.

upload_Nikon-related-disruptions-because-of-the-coronavirus-COVID-19.png Tuttavia, qualora l’emergenza sanitaria dovuta al Covid-19 lo rendesse necessario, secondo le indicazioni rettorali l’esame orale potrà venire espletato in modalità telematica su Webex.

Possibili malfunzionamenti tecnici (es. linea debole o assente per la videoconferenza su Webex o oscuramento del video durante la prova) non precludono la possibilità di sostenere l’esame, che può avvenire mediante altre piattaforme o in orari diversi da quelli calendarizzati.

L’erogazione onlinedell’esame, in base a quanto previsto dalle disposizioni dell'Ateneo, potrà essere riservata agli studenti e alle studentesse che si troveranno  in una situazione documentabile di fragilità (diretta o indiretta, malattia, etc.).

Learning is verified progressively throughout the course through responses given to simple forms, experience reports, and verification of compilation of the lab logbook.

Each student draws up 4 individual reports (two for Module I and two for Module II) that are corrected and returned to students for revision. Evaluation of these reports enters the overall evaluation for the purpose of the examination, delivery within the time allowed is binding in order to take the exam.

Learning is finally verified through the oral discussion of the reports written during the course, the verification of the knowledge of the physics of the experiments performed and the theoretical contents of the data analysis methods presented during classroom lessons.

The exam is oral. The telematic method, if necessary, will follow the University recommendations, which are available at the intranet page of the University. In this case, the exam will be conducted orally via Webex: each round will be divided into daily sessions, with a schedule established in accordance with the students enrolled in the round

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Attività di supporto

 

Il materiale didattico di supporto allo studio viene reso disponibile giorno per giorno sulle pagine Moodle dei due moduli del corso Esperimentazioni I B, raggiungibili collegandosi con le proprie credenziali MyUnito a:

I modulo (I semestre)  https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/course/view.php?id=2560

II modulo (II semestre) https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/course/view.php?id=2561

IMPORTANTE: per poter accedere alla pagina Moodle del corso è necessario registrarsi!

ATTENZIONE: LE PAGINE MOODLE SARANNO ACCESSIBILI SOLO DOPO L'INIZIO DEI CORSI

Il materiale didattico disponibile sulle pagine Moodle dell’insegnamento comprende:
- Slides delle lezioni erogate in diretta
- Registrazione video delle lezioni erogate in diretta
- Modelli di notebook Python necessari per le esercitazioni
- Modelli di relazione sulle esperienze svolte in laboratorio
- Materiale accessorio utile per lo studio: dispense, simulazioni, link vari
- Compiti assegnati durante il corso.
- Attività interattive svolte durante le lezioni: sondaggi, questionari, quiz a scelta multipla
- (solo per il II modulo): slides con audio-commenti o videoregistrazione di lezioni erogate in modalità asincrona nell' anno accademico 2019/2020.

La piattaforma Moodle può essere utilizzata dagli studenti anche per porre al docente delle domande di carattere generale, che possono essere d’interesse per gli altri compagni di corso, attraverso l’uso dell’attività di discussione “Forum” di Moodle.

Per comunicazioni di carattere personale i docenti possono essere anche contattati direttamente via email agli indirizzi:
         marco.monteno@unito.it     (I modulo)
         marina.serio@unito.it         (II modulo)
         stefano.camera@unito.it     (II modulo)

In alcune occasioni (in particolare in occasione della correzione delle relazioni) sono previste alcune sessioni di “ricevimento studenti” nelle stanze-virtuali personali dei docenti sulla piattaforma Webex (le stesse da cui vengono video-trasmesse le lezioni, indicate nella sezione Note).

Testi consigliati e bibliografia

Obbligatorio:  
No
Oggetto:

Testi di interesse per il corso:

  1. G. Cannelli - Metodologie sperimentali in Fisica - EdiSES
    ed anche
  2. John R. Taylor - Introduzione all’analisi degli errori - Zanichelli

Textbooks of interest for the course (here indicated in Italian or translated in Italian):

  1. G. Cannelli - Metodologie sperimentali in Fisica - EdiSES
       as well as
  2. John R. Taylor - Introduzione all’analisi degli errori - Zanichelli (or the original edition: John R. Taylor - An introduction to error analysis – University Science Books)



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Note

   

                                     AVVISI IMPORTANTI

È obbligatorio iscriversi all'insegnamento di Esperimentazioni IB cliccando sul pulsante “Registrati al corso” in fondo a questa pagina, per consentire ai docenti di avere un canale di collegamento diretto con tutti gli studenti.

Per scaricare le slide delle lezioni, il materiale didattico di supporto e le videoregistrazioni di tutte le lezioni, è obbligatorio registrarsi sull’area Moodle di questo insegnamento come studente (cliccare sui link indicati sopra, nella sezione "Attività di supporto" (oppure usare il pulsante “Vai a Moodle” in fondo a questa pagina).

Ricordarsi che la frequenza è obbligatoria solo nelle ore di esercitazione. Per tutte le altre lezioni la frequenza è fortemente consigliata.

Se richiesto dall'Ateneo, occorre prenotare un posto in aula utilizzando l’applicazione Room Booking.

Tutte le lezioni si svolgono in presenza

The educational material  (shared with the course A) is annually updated and uploaded on the website Moodle.

Indications on the targets and the programme of the single modules are available on the respective webpages.

Attendance: strongly suggested for the classroom-taught lessons and mandatory for the lab activities (with special attention given to student workers to let them attend the lab).

NOTE: it is mandatory to register for the Physics Laboratory I class on the page Campusnet. To use the educational material it is necessary to register for the module on the webpage Moodle. The topics presented during the lectures will be available on Moodle and on the same page the homeworks given during the classes will be specified; their evaluation will contribute to the final grade.

Use the material available on the webpage Moodle.

ADDITIONAL  NOTE: the video recordings of the lessons of Physical Laboratory IA and
audiocomments of slides of Physical Laboratory IB are available on the website:
https://elearning.unito.it/scienzedellanatura/ 

(Phys. Department, into section First year of Laurea Triennale))

                                                         (information up-to-date as of July 7, 2022)

Registrazione
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    Ultimo aggiornamento: 07/07/2022 16:22